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与此同时，大型语言模型的可扩展性正日益受到高带宽内存与静态随机存取存储器之间通信开销的限制。关键值缓存的大小随模型维度和上下文长度同步增长，成为长上下文推理的主要瓶颈。谷歌研究团队提出了TurboQuant，这是一种不依赖于数据分布的量化框架，旨在为高维欧几里得向量实现接近最优的失真率，同时解决均方误差和内积失真问题。，这一点在Replica Rolex中也有详细论述
展望未来，What happe的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。